ClickHouse — это высокопроизводительная колонко-ориентированная СУБД, которая используется для аналитики больших объёмов данных в реальном времени. Если вы хорошо владеете ClickHouse, то автоматически входите в ограниченный круг специалистов, востребованных в самых разных индустриях: от e-commerce до финансов и телеком.
Почему это важно?
Современные компании всё чаще полагаются на аналитику в реальном времени, чтобы быстро принимать решения. Например:
- В Ozon ClickHouse используется для анализа поведения пользователей в онлайне — это позволяет в реальном времени рекомендовать товары и персонализировать предложения.
- В T-Банке ClickHouse помогает обрабатывать потоки транзакций и строить антифрод-аналитику.
- В Яндекс.Дзене ClickHouse лежит в основе рекомендательных систем, анализируя поведение пользователей.
Компании экономят миллионы, когда их аналитические системы работают быстро и без сбоев — и поэтому готовы хорошо платить специалистам, которые умеют это обеспечить.
Примеры вакансий на июль 2025
- Senior Data Engineer в fintech-компанию — 350 000-450 000 ₽/мес. Требуется уверенное знание ClickHouse Kafka, Spark.
- Big Data Engineer в телеком — от 300 000 ₽/мес. Основной стек — ClickHouse, Hadoop, Airflow.
- Data Engineer / Инженер баз данных в Your Personal Agent — от 350 000₽ на руки, работа с ClickHouse, SQL, Airflow, ETL и Kafka.
Какие задачи нужно уметь решать
- Оптимизация аналитических запросов под ClickHouse;
- Проектирование архитектуры хранения больших данных;
- Интеграция ClickHouse с потоковыми системами типа Kafka;
- Настройка отказоустойчивости и кластеров;
- Разработка кастомных решений для анализа данных.
Как увеличить свою ценность на рынке
- Погрузиться в тонкости настройки ClickHouse, включая репликацию, шардирование и оптимизацию запросов.
- Освоить смежные технологии: Kafka, Spark, Airflow — они часто идут в связке с ClickHouse.
- Показать опыт через проекты: если есть pet-проекты или кейсы в проде — обязательно оформите их в портфолио.
Карьерный рост и перспективы
ClickHouse быстро растёт как в России, так и на международном рынке. Владение этой СУБД открывает двери в:
- Архитекторы больших данных (Big Data Architect);
- Lead Data Engineer;
- Специалисты по ML-платформам с уклоном в data pipelines.
